以下是从这里获取的PyTorch中随机权重平均的一个小型工作代码示例。
loader, optimizer, model, loss_fn = ...swa_model = torch.optim.swa_utils.AveragedModel(model)scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=300)swa_start = 160swa_scheduler = SWALR(optimizer, swa_lr=0.05)for epoch in range(300): for input, target in loader: optimizer.zero_grad() loss_fn(model(input), target).backward() optimizer.step() if epoch > swa_start: swa_model.update_parameters(model) swa_scheduler.step() else: scheduler.step() # 在末尾更新swa_model的bn统计数据 torch.optim.swa_utils.update_bn(loader, swa_model) # 使用swa_model对测试数据进行预测 preds = swa_model(test_input)在这个代码中，在第160个epoch之后，使用了swa_scheduler而不是常规的scheduler。那么swa_lr代表什么呢？文档中提到，
通常，在SWA中，学习率被设置为一个较高的常数值。SWALR是一种学习率调度器，它将学习率调整到一个固定值，然后保持不变。
- 那么在第160个epoch之后，
optimizer的学习率会发生什么变化？ swa_lr是否会影响optimizer的学习率？
假设在代码的开始，optimizer是用学习率1e-4初始化的ADAM。那么上述代码是否意味着在前160个epoch中，训练的学习率将是1e-4，然后在剩余的epoch中将是swa_lr=0.05？如果是的话，将swa_lr也定义为1e-4是否是一个好主意？
回答：
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上述代码是否意味着在前160个epoch中，训练的学习率将是
1e-4不会是
1e-4，在前160个epoch中，学习率是由第一个调度器scheduler管理的。这个调度器被初始化为torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR。学习率将遵循以下曲线：
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在剩余的epoch中将是
swa_lr=0.05这部分是对的，在第二部分 – 从第160个epoch开始 – 优化器的学习率将由第二个调度器
swa_scheduler管理。这个调度器被初始化为torch.optim.swa_utils.SWALR。您可以在文档页面上阅读到：SWALR是一种学习率调度器，它将学习率调整到一个固定值[
swa_lr]，然后保持不变。默认情况下（参见源代码），调整前的epoch数等于10。因此，从第170个epoch到第300个epoch，学习率将等于
swa_lr，并将保持不变。第二部分将是：
这个完整的配置，即两部分：
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如果是的话，将
swa_lr也定义为1e-4是否是一个好主意文档中提到：
通常，在SWA中，学习率被设置为一个较高的常数值。
将
swa_lr设置为1e-4将导致以下学习率配置文件：
